import torch

x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x.is_leaf)
print(x)
print(x.grad_fn)

y = x + 2
print(y)
print(y.grad_fn)

print(x.is_leaf, y.is_leaf) # True False


z = y * y * 3
out = z.mean()
print(z, out)

# 通过.requires_grad_()来用in-place的方式改变requires_grad属性
a = torch.randn(2, 2) # 缺失情况下默认 requires_grad = False
print(a.is_leaf)
a = ((a * 3) / (a - 1))
print(a.requires_grad) # False
a.requires_grad_(True)
print(a.requires_grad) # True
b = (a * a).sum()
print(b.grad_fn)


# 梯度
print("梯度")
print(out)
out.backward()
print(x.grad)

# 再来反向传播一次，注意grad是累加的
out2 = x.sum()
out2.backward()
print(x.grad)

out3 = x.sum()
x.grad.data.zero_()
out3.backward()
print(x.grad)


x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], requires_grad=True)
y = 2 * x
z = y.view(2, 2)
print(z)

# z 不是一个标量，所以在调用backward时需要传入一个和z同形的权重向量进行加权求和得到一个标量
v = torch.tensor([[1.0, 0.1], [0.01, 0.001]], dtype=torch.float)
# z.backward(torch.ones_like(z))
z.backward(v)
print(x.grad)


# 如果我们想要修改tensor的数值，但是又不希望被autograd记录（即不会影响反向传播），那么我么可以对tensor.data进行操作
x = torch.ones(1,requires_grad=True)
print(x.data) # 还是一个tensor
print(x.data.requires_grad) # 但是已经是独立于计算图之外

y = 2 * x
x.data *= 100 # 只改变了值，不会记录在计算图，所以不会影响梯度传播

y.backward()
print(x) # 更改data的值也会影响tensor的值
print(x.grad) # 导数为2


